基于XGBoost的航班延误预测

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航班延误是衡量空中交通网络运行性能的重要指标,因此航班延误预测有着重要的实际意义。以亚特兰哈兹菲尔德-杰克逊机场(ATL)的航班数据作为实验数据集,应用数据预处理技术清洗数据,应用特征工程降低冗余。提出采用XGBoost回归算法对航班延误进行预测,通过网格搜索和交叉验证方法实现模型的参数优化。实验结果表明,与随机森林、GBDT算法相比,改进的XGBoost算法在R-Squared、MAE、RMSE指标方面均优于比较算法,表现出较高的预测精度。
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